用 Qwen 与 Open Code 零代码开发专属桌面开票应用

用户在几乎没有编程基础的情况下，通过将本地 Qwen 模型连接到 Open Code，利用 AI 代理一气呵成开发了桌面开票应用，并成功导入5年以上历史文档，省去了每年100美元的订阅费。

Reddit r/LocalLLaMA/u/sammyranks

QwenOpen CodeLM Studio

收录于 2026-11-03 · 原文发布于 2026-11-02

操作步骤

可以将这种通过截图和自然语言驱动 AI 代理写代码的思路，迁移到小红书或公众号的自动化运营工具开发中，定制专属的数据抓取或排版小工具。

可复制提示词

我需要开发一个[桌面开票应用]，请帮我编写代码。我的需求是：[应用需要支持导入历史文档和信息，并具备自动开票功能]。请根据这些需求生成代码，并帮我处理后续的 Bug 修复。

#AI Agent#本地大模型#应用开发#Qwen

使用 Stripe 内部同款的 AI Agent 设置处理重复性任务，相比普通 Claude Code 将耗时从 20 天缩短至 4 天。该系统基于 100 多个保存的提示词（每个步骤一个），由多个 Agent 协同分工构建工作。

开发者使用 Claude Code 打造了 Yomu 应用，可在手机上识别日文漫画气泡并通过本地大模型（llama.cpp）翻译为多种语言。全过程在本地运行，无需联网，保护隐私。

该方案使用 Momentic 的 QA 智能体（Mo）在网页及多端应用中自主规划、探索并进行 Bug 检查。它采用自组织智能体图、专用领域智能体和并行协调机制，能够有效发现真实应用中的 Bug 并降低人工编写测试脚本的负担。

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